這是一個很有意思的問題，我結合當前課題組的實際情況來說說個人看法。

首先，當前Python確實在人工智慧領域有比較廣泛的應用，但是人工智慧領域也在使用其他程式語言，比如C++、Java也比較常用。

以我的課題組為例，當前智慧醫療組採用Python比較多，視覺組的同學採用C++比較多，大資料組主要採用Java和Python。

從課題的型別來說，縱向課題用Python更多一些，而橫向課題用Java多一些，這與課題的側重點不同有直接的關係。

縱向課題的重點是創新，要能夠在一個點形成突破，而人工智慧領域的創新往往都是以演算法模型為突破口，程式語言僅僅是實現演算法的工具，所以程式語言的易用性和便捷性往往更重要，而在這一方面，Python語言確實有一定的優勢。

橫向課題的重點是落地，要能夠完成落地應用，此時效能、穩定性和安全性更為重要，而在這些方面，Java和C++往往有一定的優勢，所以橫向課題採用Java和C++通常會在一定程度上降低風險。

實際上，有不少人工智慧領域的橫向課題在初期會用Python快速完成原型開發，到後期開始落地時，往往還會採用Java重寫，這裡面的原因是多方面的，包括考慮到後續的升級維護問題和使用者團隊的技術構成。

近些年我在跟一些大陸外的網際網路大廠開展科研合作時，在程式語言的應用上比較偏向於採用Python，這裡面有一個重要的原因，那就是大廠的技術平臺支撐能力非常強大，終端往往並不需要考慮到效能問題。

相信隨著更多研發場景都遷移到雲端，未來會有更多的技術研發人員願意採用Python。

從科研實踐的角度來看，以我們的技術論壇為例，目前在開展一些人工智慧方面的科研實踐活動時，往往也會重點採用Python，包括機器學習、深度學習、強化學習、聯邦學習、自然語言處理、知識圖譜、計算機視覺等實踐活動，所以同學們在參加論壇之後，往往都會重點學習一下Python，以便於方便後續的技術交流和實踐。

論壇是開放的，感興趣的同學可以聯絡我申請參與，相信一定會有所收穫。